| Código |
14850
|
| Ano |
2
|
| Semestre |
S1
|
| Créditos ECTS |
6
|
| Carga Horária |
TP(60H)
|
| Área Científica |
Metodologia de Investigação
|
|
Tipo de ensino |
Presencial.
|
|
Estágios |
Não se aplica.
|
|
Objectivos de Aprendizagem |
Esta unidade curricular tem como principal objetivo que os alunos conheçam e apliquem vários métodos de estatística inferencial (paramétrica e não paramétrica), modelos de regressão e analisem dados estatísticos da área da Psicologia com o auxílio de um programa estatístico (IBM SPSS).
No final da Unidade Curricular, o aluno deverá ser capaz de:
a) Compreender e aplicar métodos estatísticos utilizados na análise de diferentes tipos de dados;
b) Utilizar programas informáticos que permitam a análise estatística de dados experimentais;
c) Produzir e organizar os resultados de uma análise estatística de dados experimentais;
d) Analisar e criticar estudos e/ou artigos da área da Psicologia, que estejam de acordo com os conteúdos programáticos.
|
|
Conteúdos programáticos |
1. Análise de Variância simples. Comparações múltiplas
2. Testes não paramétricos de Kruskal-Wallis e Friedman
3. Estatística não-paramétrica para análise de variáveis qualitativas
3.1 Teste para uma proporção
3.2 Testes de independência e homogeneidade. Medidas de associação. Teste para comparação de duas proporções
3.3 Teste de McNemar.
4. Regressão Linear Simples e Múltipla
4.1 Introdução ao modelo de regressão linear
4.2 ANOVA da regressão
4.3 Testes de hipóteses sobre os coeficientes de regressão
4.4 Correlação parcial e semiparcial
4.5 Avaliação da qualidade do ajuste do modelo linear
4.6 Métodos de seleção de variáveis
4.7 Utilização de variáveis qualitativas no modelo de regressão linear
5. Regressão Logística
5.1 Introdução à Regressão logística. Odds ratio
5.2 O modelo de Regressão Logístico. Função logit
5.3 Interpretação dos coeficientes do modelo logit
5.4 Significância e qualidade do modelo de Regressão Logístico
5.5 Métodos de seleção de variáveis
|
|
Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação |
A avaliação do ensino aprendizagem (EA) será composta da seguinte forma:
Teste 1 - 15 de Outubro de 2024 - 7 valores
Teste 2 - 19 de Novembro de 2024 - 7 valores
Teste 3 - 17 de Dezembro de 2025 - 6 valores.
A classificação final de ensino aprendizagem (CEA) resulta da soma das classificações dos três testes.
|
|
Bibliografia principal |
. Maroco, J. (2007). Análise Estatística, com utilização do SPSS, 3ª Edição. Edições Sílabo.
. Hosmer, D., Lemeshow, S. (2000). Applied Logistic Regression, 2ª Edition. John Wiley & Sons.
. Pestana, M. H. & Gageiro, J. N. (2008). Análise de Dados para Ciências Sociais: A
Complementaridade do SPSS, 5ª Edição. Edições Sílabo.
. Pestana, M. H. & Gageiro, J. N. (2005). Descobrindo a Regressão - Com a Complementaridade
do SPSS. Edições Sílabo.
. Agresti, A., Finlay, B. (1997). Statistical Methods for the Social Science. New Jersey: Prentice Hall.
|
| Língua |
Português
|